Applicazioni di machine learning nel settore sanitario 2022: cosa dobbiamo aspettarci?

L'apprendimento automatico (ML) assiste da un po' di tempo in terapia intensiva, diagnosi e trattamenti in tutto il mondo. I dati clinici e le risorse ospedaliere possono essere utilizzati in modo molto più efficace con l'aiuto di sistemi basati su ML e intelligenza artificiale. Inizialmente, il ML è stato utilizzato principalmente per sviluppare vaccini, studiare malattie e lavorare con la genomica. Tuttavia, le amministrazioni ospedaliere stanno ora adottando rapidamente piattaforme basate su ML per migliorare i propri servizi.

Gli ospedali possono anche soddisfare più pazienti con l'aiuto dell'IA e dare la priorità ai pazienti che necessitano di un'intensa supervisione umana. L'apprendimento automatico e l'intelligenza artificiale (AI) non mirano a sostituire gli operatori sanitari o i medici umani, ma semplicemente a semplificare il loro lavoro. Dall'analisi delle cartelle cliniche dei pazienti e dal suggerimento di interventi fino all'aiuto nella ricerca e nella sintesi di farmaci, il ML sta alimentando tutto.

Facciamo un esempio in cui ci sono circa 20 pazienti che necessitano di cure critiche, ma ci sono solo 15 medici e assistenti disponibili sul posto. In una situazione del genere, l'IA basata su ML può aiutare a determinare quali pazienti richiedono un supporto umano immediato. L'intelligenza artificiale può aiutare i medici e il personale ospedaliero a prendere decisioni efficaci quando necessario.

Allo stesso modo, assumiamo che un paziente abbia un disperato bisogno di un intervento medico, ma il paziente ha precedenti cartelle cliniche che potrebbero non consentire l'uso di alcuni farmaci, o il paziente potrebbe richiedere una pratica medica o un trattamento specifico. Il controllo delle cartelle cliniche richiede tempo e necessita della collaborazione di altri dipartimenti e specialisti. L'IA può aiutare questo processo suggerendo la migliore pratica per ogni paziente. I trattamenti possono anche essere personalizzati sulla base di altri dati, come gruppi demografici e genomi.

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Importanza del ML in ambito sanitario

Medicina e trattamenti hanno risultati diversi su persone diverse. Per molto tempo abbiamo trattato l'assistenza sanitaria e la medicina standard come un sistema "taglia unica". Non sono solo l'età, il sesso, il peso e la storia medica a determinare gli effetti dell'assistenza sanitaria, ma anche fattori come le abitudini quotidiane e la dieta.

Ad esempio, a un paziente con pressione alta potrebbe essere prescritto di non consumare determinati farmaci, oppure a un paziente con un'altra condizione medica potrebbe essere consigliato di non sottoporsi a un intervento chirurgico. Utilizzando metodi di apprendimento automatico, apprendimento statistico e deep learning, i computer possono ora identificare il percorso migliore associando questi fattori a risultati specifici.

Ciò salva vite consentendo ai professionisti medici di dedicare meno tempo alla documentazione e alla valutazione del paziente. In una situazione in cui non ci sono infermieri o medici disponibili per monitorare e aiutare un paziente, i sistemi basati sull'intelligenza artificiale possono assistere gli operatori sanitari. A queste macchine può essere insegnato come gestire fattori scatenanti come un calo della frequenza cardiaca o una fluttuazione dei parametri di salute.

Il ML viene utilizzato per calcolare i sinistri assicurativi e i rischi sanitari e il finanziamento dei trattamenti. I sistemi basati sull'intelligenza artificiale sono ampiamente utilizzati nelle scienze attuariali e nell'assicurazione sanitaria. Il machine learning è essenziale per fornire servizi sanitari in modo efficace e servire i pazienti in tutto il mondo.

Prendiamo l'esempio dei vaccini o dei farmaci che devono essere sviluppati rapidamente per salvaguardare le persone. Senza ML, la ricerca medica come questa richiede anni per essere completata. Anche gli studi clinici possono richiedere mesi. Gli strumenti di intelligenza artificiale possono accelerare il processo, consentendo ai ricercatori di salvare più vite.

Ancora più importante, ML aiuta i professionisti del settore medico a decifrare più rapidamente i dati clinici e dei pazienti. Ciò promuove trattamenti migliori e più efficaci (intrusivi o non intrusivi). Ad esempio, se è necessario generare un referto sulla base di un test radiologico, il ML può ottenere informazioni critiche dai dati disponibili per aiutare i radiologi a creare il referto più velocemente. A un certo punto, le attività analitiche e le valutazioni mediche potrebbero essere tutte automatizzate, consentendo ai medici di concentrarsi maggiormente sul trattamento dei pazienti adottando la migliore linea d'azione.

Attualmente, il ML viene utilizzato nel settore sanitario per questi scopi:

• Telemedicina e prime cure preventive
• Processo decisionale clinico per le migliori pratiche
• Valutazione della cartella clinica elettronica (EMR).
• Classificazione e analisi delle immagini mediche
• Test clinici
• Assistenza sanitaria intelligente con IoT (Internet of Things)
• Edge Computing per l'amministrazione ospedaliera
• Rilevamento delle frodi e assicurazioni
• Rilevamento di malattie
• Sviluppo e ricerca di farmaci
• Farmaco di precisione

Durante il Covid-19, il mondo ha infatti scoperto come c'è una significativa carenza di professionisti medici e operatori di terapia intensiva. Con l'aiuto dell'automazione e dell'amministrazione intelligente, gli ospedali possono essere armati per affrontare queste situazioni molto meglio. Le unità di terapia intensiva e altre risorse ospedaliere possono essere assegnate in base alla priorità ai pazienti altamente colpiti.

L'IA è già diventata uno standard nei reparti di radiologia, oncologia, cardiologia e persino dermatologia. I sistemi di analisi basati su ML possono essere insegnati a identificare i fattori di rischio molto prima di quanto possano fare gli esseri umani e con maggiore precisione. Inoltre, l'IA può aiutare a integrare flussi di lavoro di trattamento personalizzati per pazienti con condizioni specifiche in base ai dati dei loro dispositivi (smartwatch e telefoni) e alla loro fisiologia generale.

Cosa ha in serbo il ML per l'assistenza sanitaria nel 2022

ML ha molto di più da offrirci nei prossimi anni. Vedremo sostanziali progressi nell'edge computing e nell'integrazione dell'IA nell'amministrazione ospedaliera. Con l'aiuto di ML, gli ospedali di tutto il mondo stanno incorporando sistemi assistivi basati su ML nelle risorse ospedaliere. Consente una comunicazione e una collaborazione senza interruzioni tra i reparti in tempo reale. L'imaging medico e la valutazione EMR sono gli obiettivi principali del ML nel 2022.

Il deep learning nel settore sanitario ha già salvato innumerevoli vite, soprattutto con l'aiuto della medicina preventiva, dei trattamenti di precisione e della diagnosi precoce delle malattie. Oltre al deep learning e all'edge computing, gli ospedali integreranno anche le tecnologie blockchain nei loro framework. Ad esempio, con il deep learning e le cartelle cliniche sulla blockchain, gli ospedali possono recuperare la storia medica del paziente attraverso la corrispondenza biometrica.

Ecco le tendenze 2022 di AI ML nel settore sanitario :

• Promuovere trattamenti personalizzati e strutture sanitarie efficaci
• Utilizzo di dati del mondo reale per decisioni cliniche e farmaci preventivi.
• Diagnosi precoce e rilevamento in tempo reale.
• Esperienza paziente imparziale.
• Sviluppo e ricerca di farmaci più rapidi con il deep learning.
• Monitoraggio dei pazienti senza supervisione umana.
• Monitoraggio del paziente in tempo reale e assistenza di base automatizzata.
• Imaging medico avanzato e analisi dei record.
• Utilizzo dei dati per l'ingegneria biomedica avanzata e la ricerca basata sul genoma.
• Migliori politiche sanitarie e quadri normativi.
• Assicurazione e analisi sinistri.
• Simulazioni digitali di condizioni mediche e risultati della somministrazione di farmaci per il bene di risultati medici riproducibili.
• Sistemi di formazione in Realtà Virtuale e Realtà Aumentata per infermieristica e chirurgia.
• Uso più efficace dei dati sanitari per l'apprendimento automatico e il deep learning.
• Prevenzione delle frodi mediche e facile accessibilità delle risorse ai pazienti ad alta priorità.
• Strumenti di intelligenza artificiale e sistemi di assistenza per terapia intensiva e trattamenti intrusivi.
• Dispositivi medici avanzati e incorporazione della robotica all'interno dell'assistenza sanitaria.

Secondo i rapporti, il 33% di tutte le attività svolte da medici e medici può essere automatizzato facilmente. Molti ospedali fanno ancora affidamento su aggiornamenti manuali e sistemi analogici. Questo sperimenterà un enorme cambiamento nei prossimi anni con l'aiuto dell'IA.

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Conclusione

Attualmente, i chirurghi hanno iniziato a utilizzare l'AR e l'IA assistiva per praticare la chirurgia in ambienti virtuali. Con l'aiuto della visione artificiale e del deep learning, i chirurghi possono scoprire i risultati di ogni loro mossa in tempo reale.

Allo stesso modo, malattie e farmaci possono anche essere monitorati in questi ambienti medici virtuali. Tutto questo combinato ci porta a credere che abbiamo un futuro molto luminoso davanti, almeno per l'assistenza sanitaria e la scienza medica.

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